TOP

时间序列分析工具箱——timetk(一)
2019-09-03 02:41:23 】 浏览:174
Tags:时间序列 分析 工具箱 timetk

翻译自《Demo Week: Time Series Machine Learning with timetk》

原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/24/demo_week_timetk.html

时间序列分析工具箱——timetk

timetk 的主要用途

三个主要用途:

  1. 时间序列机器学习:使用回归算法进行预测;
  2. 构造时间序列索引:基于时间模式提取、探索和扩展时间序列索引;
  3. 转换不同类型的时间序列数据(例如 tblxtszoots 之间):轻松实现不同类型的时间序列数据之间的相互转换。

我们今天将讨论时间序列机器学习和数据类型转换。第二个议题(提取和构造未来时间序列)将在时间序列机器学习中涉及,因为这对预测准确性非常关键。

加载包

需要加在两个包:

  • tidyquant:用于获取数据并在后台加载 tidyverse
  • timetk:R 中用于处理时间序列的工具包

如果还没有安装过,请用下面的命令安装:

# Install packages
install.packages("timetk")
install.packages("tidyquant")

加载包。

# Load libraries
library(timetk)     # Toolkit for working with time series in R
library(tidyquant)  # Loads tidyverse, financial pkgs, used to get data

数据

我们将使用 tidyquant 中的 tq_get() 函数从 FRED 获取数据——啤酒、葡萄酒和蒸馏酒销售数据

# Beer, Wine, Distilled Alcoholic Beverages, in Millions USD
beer_sales_tbl <- tq_get(
    "S4248SM144NCEN",
    get = "economic.data",
    from = "2010-01-01",
    to = "2016-12-31")

beer_sales_tbl
## # A tibble: 84 x 2
##          date price
##        <date> <int>
##  1 2010-01-01  6558
##  2 2010-02-01  7481
##  3 2010-03-01  9475
##  4 2010-04-01  9424
##  5 2010-05-01  9351
##  6 2010-06-01 10552
##  7 2010-07-01  9077
##  8 2010-08-01  9273
##  9 2010-09-01  9420
## 10 2010-10-01  9413
## # ... with 74 more rows

可视化数据是一个好东西,这有助于帮助我们了解正在使用的是什么数据。可视化对于时间序列分析和预测尤为重要。我们将使用 tidyquant 画图工具:主要是用 geom_ma(ma_fun = SMA,n = 12) 来添加一个周期为 12 的简单移动平均线来了解趋势。我们还可以看到似乎同时存在着趋势性(移动平均线以近似线性的模式增长)和季节性(波峰和波谷倾向于在特定月份发生)。

# Plot Beer Sales
beer_sales_tbl %>%
    ggplot(aes(date, price)) +
    geom_line(col = palette_light()[1]) +
    geom_point(col = palette_light()[1]) +
    geom_ma(ma_fun = SMA, n = 12, size = 1) +
    theme_tq() +
    scale_x_date(date_breaks = "1 year", date_labels = "%Y") +
    labs(title = "Beer Sales: 2007 through 2016")

现在你对我们要分析的时间序列有了直观的感受,那么让我们继续!

timetk 教程:

教程分为两部分。首先,我们将遵循时间序列机器学习的工作流程。其次,我们将介绍数据转换工具。

PART 1:时间序列机器学习

时间序列机器学习是预测时间序列数据的一种很好的方法,但在我们开始之前,这里有几个注意点:

  • 关键洞察力:将时间序列签名(时间戳信息按列扩展到特征集)用于执行机器学习。
  • 目标:我们将使用时间序列签名预测未来 12 个月的时间序列数据。

我们将遵循可用于执行时间序列机器学习的工作流程。你将看到几个 timetk 函数如何帮助完成此过程。我们将使用简单的 lm() 线性回归进行机器学习,你将看到使用时间序列签名会使机器学习更强大和准确。此外,你还应该考虑使用其他更强大的机器学习算法,例如 xgboostglmnet(LASSO)等。

STEP 0:回顾数据

看看我们的起点,先打印出 beer_sales_tbl

# Starting point
beer_sales_tbl
## # A tibble: 84 x 2
##          date price
##        <date> <int>
##  1 2010-01-01  6558
##  2 2010-02-01  7481
##  3 2010-03-01  9475
##  4 2010-04-01  9424
##  5 2010-05-01  9351
##  6 2010-06-01 10552
##  7 2010-07-01  9077
##  8 2010-08-01  9273
##  9 2010-09-01  9420
## 10 2010-10-01  9413
## # ... with 74 more rows

我们可以使用 tk_index() 来提取索引;使用 tk_get_timeseries_summary() 来检索索引的摘要信息,进而快速了解时间序列。我们使用 glimpse() 输出一个更漂亮的格式。

beer_sales_tbl %>%
    tk_index() %>%
    tk_get_timeseries_summary() %>%
    glimpse()
## Observations: 1
## Variables: 12
## $ n.obs        <int> 84
## $ start        <date> 2010-01-01
## $ end          <date> 2016-12-01
## $ units        <chr> "days"
## $ scale        <chr> "month"
## $ tzone        <chr> "UTC"
## $ diff.minimum <dbl> 2419200
## $ diff.q1      <dbl> 2592000
## $ diff.median  <dbl> 2678400
## $ diff.mean    <dbl> 2629475
## $ diff.q3      <dbl> 2678400
#  
		
时间序列分析工具箱——timetk(一) https://www.cppentry.com/bencandy.php?fid=91&id=246455

首页 上一页 1 2 3 4 5 下一页 尾页 1/5/5
】【打印繁体】【投稿】【收藏】 【推荐】【举报】【评论】 【关闭】 【返回顶部
上一篇data.table包使用应该注意的一些.. 下一篇R语言S3类的理解与构建